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          • 本發(fā)明涉及審批管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的審批效率管理方法,方法包括以下步驟:S1:獲取目標(biāo)員工的行為數(shù)據(jù),基于行為數(shù)據(jù)獲取審批請(qǐng)求的權(quán)利值;S2:對(duì)審批節(jié)點(diǎn)設(shè)置權(quán)利值區(qū)間,確定審批請(qǐng)求的權(quán)利值所在的權(quán)利值區(qū)間A;獲取權(quán)利值區(qū)間...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)物資采購(gòu)審計(jì)系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源獲取物資采購(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)清洗模塊,用于對(duì)物資采購(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校驗(yàn)及異常處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);審計(jì)模塊,基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于區(qū)塊鏈的冷鏈物流端側(cè)上鏈采集裝置,用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、身份核驗(yàn)、區(qū)塊鏈存證的全流程自動(dòng)化處理;通過(guò)傳感器單元采集冷鏈運(yùn)輸設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù),并與主控單元進(jìn)行數(shù)據(jù)交互;區(qū)塊鏈安全護(hù)盾單元通過(guò)加密算法實(shí)現(xiàn)端到端加密傳輸,并基于聯(lián)盟鏈...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)分管理系統(tǒng)及方法,涉及學(xué)分管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明將區(qū)塊鏈賬本與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)分相結(jié)合,基于賬本構(gòu)建的學(xué)生?活動(dòng)關(guān)系圖,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練GNN模型持續(xù)輸出參與度評(píng)分,并在評(píng)分低于閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警事務(wù),導(dǎo)師與...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了用于熏蒸液生產(chǎn)的智能監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括:通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集熏蒸液生產(chǎn)過(guò)程中的能源消耗數(shù)據(jù),并上傳至區(qū)塊鏈;驗(yàn)證上傳數(shù)據(jù)的合法性,當(dāng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證合法時(shí),觸發(fā)智能合約執(zhí)行優(yōu)化決策,自動(dòng)調(diào)整熏蒸液的操作參數(shù);通過(guò)區(qū)塊...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多維度指標(biāo)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的電力市場(chǎng)市場(chǎng)力分析與監(jiān)管方法,包括以下步驟:獲取電力市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù),根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建多維度指標(biāo);對(duì)完成計(jì)算和歸一化的多維度指標(biāo)進(jìn)行時(shí)序編碼;根據(jù)雙流機(jī)器學(xué)習(xí)算法捕捉多維指標(biāo)之間的時(shí)間關(guān)聯(lián)特征,并...
          • 本發(fā)明涉及一種數(shù)智供應(yīng)鏈協(xié)同管理系統(tǒng)及方法,屬于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)智供應(yīng)鏈協(xié)同管理系統(tǒng)包括基礎(chǔ)管理模塊、供應(yīng)鏈協(xié)同模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、集成模塊;構(gòu)建多級(jí)角色體系,對(duì)多級(jí)角色配置權(quán)限后,對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同模塊、數(shù)據(jù)分析模塊以及集成模塊進(jìn)行權(quán)限管...
          • 本發(fā)明涉及移動(dòng)群智感知技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種依賴社交關(guān)系、地理位置的成本估算與任務(wù)分配方法,包括基于工人相關(guān)信息計(jì)算任意兩個(gè)工人間的相關(guān)度,得到工人相關(guān)度矩陣;基于工人相關(guān)度矩陣搜索高相關(guān)度值所對(duì)應(yīng)的工人,并將其聚到一個(gè)簇中,得到多個(gè)工人簇...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及油氣能源領(lǐng)域,公開(kāi)了一種天然氣要貨需求管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:后臺(tái)數(shù)據(jù)中心、通過(guò)內(nèi)網(wǎng)訪問(wèn)的要貨站級(jí)設(shè)備和通過(guò)外網(wǎng)訪問(wèn)的要貨移動(dòng)設(shè)備,要貨站級(jí)設(shè)備、要貨移動(dòng)設(shè)備分別和后臺(tái)數(shù)據(jù)中心連接;其中,要貨站級(jí)設(shè)備用于接收內(nèi)網(wǎng)用戶錄入的站級(jí)...
          • 本發(fā)明提供一種并網(wǎng)型ALK?PEM混聯(lián)制氫集群消納光伏出力的控制方法,包括:以模組制氫功率、模組產(chǎn)氫速率以及器皿壓強(qiáng)作為輸出狀態(tài)量,模組各部分功率作為輸入控制量,構(gòu)建制氫系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型;基于制氫系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型運(yùn)行的時(shí)序關(guān)聯(lián)特性及光伏出力波動(dòng)趨勢(shì)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水電站生態(tài)流量核定方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:根據(jù)預(yù)設(shè)流域特征參數(shù)獲取相應(yīng)的預(yù)設(shè)流域特征數(shù)據(jù);其中,所述預(yù)設(shè)流域特征參數(shù)通過(guò)流域水文過(guò)程原理確定;根據(jù)所述預(yù)設(shè)流域特征數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)參證數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配得到目標(biāo)參證站;根...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)融合的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)巡查智能管理方法及系統(tǒng),涉及工程管理技術(shù)領(lǐng)域,基于標(biāo)準(zhǔn)化巡查軌跡數(shù)據(jù)集DS_STD,提取巡查路徑中所有交集點(diǎn)特征信息,生成交集點(diǎn)特征向量集合FV_JC,能夠準(zhǔn)確量化巡查路徑中高頻交集區(qū)域,揭示作業(yè)流線重...
          • 本發(fā)明涉及一種水資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng),水資源優(yōu)化配置方法包括主機(jī)端獲取到水資源配置請(qǐng)求后,確定出配置深度等級(jí)。主機(jī)端根據(jù)配置深度等級(jí)生成用水?dāng)?shù)據(jù)請(qǐng)求并向本地端發(fā)送。部署在數(shù)據(jù)提供方本地的本地端根據(jù)獲取到的用水?dāng)?shù)據(jù)請(qǐng)求確定出對(duì)應(yīng)于當(dāng)前配置深...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮桿塔傾斜因素的洪澇災(zāi)害影響評(píng)估系統(tǒng),涉及洪澇災(zāi)害預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對(duì)桿塔穩(wěn)定性及其對(duì)電網(wǎng)線路影響的深入分析,導(dǎo)致現(xiàn)有的評(píng)估和預(yù)警系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜災(zāi)害時(shí)不夠準(zhǔn)確,無(wú)法全面反映電網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。本發(fā)明通...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)速預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用,包括以下步驟:獲取目標(biāo)區(qū)域的風(fēng)速時(shí)間序列數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理生成數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集構(gòu)建初始LSTM模型,所述初始LSTM模型的超參數(shù)包括隱藏層單元數(shù)、學(xué)習(xí)率、Dropout率及批量大??;采用粒子群優(yōu)化算...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N物品標(biāo)簽匹配系統(tǒng)和物品標(biāo)簽匹配方法,物品標(biāo)簽匹配系統(tǒng)應(yīng)用于通過(guò)傳送裝置傳輸物品的龍門(mén)架,該系統(tǒng)能夠不增加智能貨架的硬件成本的基礎(chǔ)上,提升智能貨架匹配傳送裝置上物品標(biāo)簽的準(zhǔn)確度。同時(shí)也能夠克服非RFID技術(shù)的缺點(diǎn)。通過(guò)本申請(qǐng)的物...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集終端技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種信號(hào)增強(qiáng)型手持?jǐn)?shù)據(jù)采集終端,包括與終端本體連接的手持附加器,手持附加器包括橫條和設(shè)在橫條內(nèi)的外置天線部。在橫條內(nèi)設(shè)置收線組件,用于將天線部收縮回橫條中。設(shè)置手持附加器,手持附加器中集成了多根外置天...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多視圖情感分析方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取待處理的目標(biāo)評(píng)價(jià)文本;確定所述目標(biāo)評(píng)價(jià)文本基于預(yù)設(shè)的情感元素的多個(gè)目標(biāo)排序信息;將所述目標(biāo)評(píng)價(jià)文本與所述多個(gè)目標(biāo)排序信息組合生成多個(gè)輸入信息;將所述多個(gè)輸...
          • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合深度語(yǔ)義匹配與知識(shí)圖譜的變電設(shè)備缺陷文本規(guī)范化方法及系統(tǒng),該方法包括:將實(shí)際變電設(shè)備缺陷文本輸入文本實(shí)體識(shí)別模型,提取出缺陷文本中的實(shí)體作為待標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)體,查詢?nèi)毕菸谋緦?duì)應(yīng)的設(shè)備型號(hào)及缺陷等級(jí),由設(shè)備型號(hào)得到缺陷設(shè)備種類;將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于LAMMPS和OpenFOAM的多尺度耦合計(jì)算方法,包括以下步驟:建立MD/CFD同時(shí)模擬的耦合模型,提出MD/CFD混合模擬的耦合策略;所述MD/CFD同時(shí)模擬的耦合模型包括原子域、公共區(qū)域和連續(xù)域;對(duì)所述公共區(qū)域進(jìn)行...
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